基于MEA-BPNN的中国西北旱区参考作物蒸散量预报模型

为有效提高西北旱区参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET_0)预报精度,在西北旱区选择5个代表性气象站点,构建10种基于思维进化算法(Mind evolutionary algorithm,MEA)优化的误差反向传波神经网络(Back propagation neural network,BPNN)ET_0预报模型,并将其与Hargreaves-Samani模型、Irmak模型和48-PM模型等3种在西北旱区ET_0计算精度较高的模型进行比较。结果表明:在不同输入的情况下MEA-BPNN模型模拟精度具有相对较高水平,其中MEA-BPNN1(输入最高气温T_(max)、最低气温T_(min)、相对湿度R_H、日照时数n和距地面两米高处的风速u_2)、MEABPNN2(输入T_(max)、T_(min)、n和u_2)及MEA-BPNN3(输入T_(max)、T_(min)、R_H和u_2)模型的R~2、NSE均大于0.96,RMSE、MAE也分别小于0.34、0.25 mm/d,以上3种MEA-BPNN模型的整体评价指标(Global performance indicator,GPI)排名分别为1、2、3;MEA-BPNN7(输入T_(max)、T_(min)和u_2)的R~2、NSE分别为0.966 2、0.962 2,RMSE、MAE分别为0.3610、0.276 1 mm/d,模拟精度较高;MEA-BPNN模型可移植性的分析表明:MEA-BPNN模型在西北旱区具有较强的泛化能力,基于不同站点数据构建的预报模型也有较高精度;在相同输入的情况下MEA-BPNN模型模拟精度均高于Hargreaves-Samani模型、Irmak模型和48-PM模型。因此,在气象资料缺乏情景下MEA-BPNN模型可作为西北旱区ET_0计算的推荐模型,可为实时精准灌溉预报的实现提供科学依据。